#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
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前向传播算法
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import tensorflow as tf 

#声明w1、w2两个变量，通过seed参数设定随机种子
w1=tf.Variable(tf.random_normal((2,3),stddev=1,seed=1))  #Variable 变量  random_normal 正太分布  定义一个2x3的矩阵，stddev标准差为1 mean平均值
w2=tf.Variable(tf.random_normal((3,1),stddev=1,seed=1))

# 暂时将输入特征向量定义为一个常量，x是一个1x2矩阵
# x=tf.constant([[0.7,0.9]])
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(1,2),name='input')  #定义输入对象，变x常量为输入对象

# 通过前向传播算法获得神经网络输出
a=tf.matmul(x,w1)
y=tf.matmul(a,w2)

sess=tf.Session()

sess.run(w1.initializer)  #初始化w1  初始化单个变量
sess.run(w2.initializer)  #初始化w2

#初始化所有变量
# init_op=tf.global_variables_initializer()
#运行所有变量
# session.run(init_op)

# print(sess.run(y))
print(sess.run(y,feed_dict={x:[[0.7,0.9]]}))
sess.close()